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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Exploratory data analysis (EDA) डेटा रिसर्च का एक बुनियादी चरण है। Tableau में अपने डेटा की शुरुआती समझ पाना आसान है: आप कुछ ही समय में tables, bar plots, histograms, और box plots बनाएँगे और उनकी व्याख्या करेंगे!
इस अधिक वैचारिक अध्याय में, आप center और spread के अलग-अलग मापों के उपयोग और Tableau में उन्हें कैसे लागू करना है, इस पर गहराई से जाएँगे। आप summary card के उपयोग, sample और population के अंतर, और variance, standard deviation, तथा confidence intervals की गणना और visualization के बारे में जानेंगे।
अब एक बार में दो वैरिएबल्स देखने का समय है। दो वैरिएबल्स के बीच संबंध का वर्णन करना, यानी regression, आपके डेटा में रुझान पहचानने का एक बढ़िया तरीका है। आप सीखेंगे कि सबसे उपयुक्त trend line कैसे ढूँढें, trend model का वर्णन कैसे करें, और dinosaur data का उपयोग करके भविष्य के observations की भविष्यवाणी कैसे करें!
इस अंतिम अध्याय में, आप दो और एडवांस्ड statistical techniques जानेंगे: forecasting और clustering। Forecasting आपकी time-series data में बार-बार आने वाले patterns का पता लगाने में मदद करती है और यह अनुमान लगा सकती है कि भविष्य में ये patterns कैसे बदलेंगे। Clustering से आप unlabeled data में patterns खोज पाते हैं, जिससे आप अपने dataset को अलग-अलग हिस्सों में बाँटकर छिपी हुई insights सामने ला सकते हैं।
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